Chainalysis 本周推出了首批区块链情报智能代理（agents），把自动化调查与合规工具交到任何员工手中——而不仅仅是受过培训的分析师。
该公告发布于公司年度 Links 会议上，CEO Jonathan Levin 将此次推进入职定为对刑事犯罪分子的直接回应：犯罪分子已经在使用 AI 来扩大诈骗、盗窃和洗钱的规模。Chainalysis 表示，它已筛查了数十亿笔交易，并在十多年的时间里支持了超过一千万次调查。该公司称，这些智能代理是在该数据集之上构建的，而不是在其之上“层叠”出来的。
直到现在，从 Chainalysis 平台中提取有意义的情报仍需要专门培训。新的智能代理旨在让高管、合规官员和调查人员能够访问相同的底层数据与机构知识，而无需具备深厚的技术专长。
该公司划清了自身做法与正在冲击市场的更广泛 AI 智能代理产品浪潮之间的界限。Levin 表示：如果没有经过验证、面向领域的数据层作为支撑，AI 智能代理就是在进行猜测的语言模型。Chainalysis 将其数据集定位为能够让代理输出“站得住脚”的关键——该数据集被政府、金融机构和加密企业使用，并且在法庭上已被认定为可采的证据。
管理这些智能代理构建方式的有四项原则。数据质量放在首位，公司认为更强大的模型并不会降低对准确底层数据的需求，反而会让这种需求更为关键。其次是上下文与推理，基于 Chainalysis 在不同类型调查与合规义务方面积累的专业经验。
第三，公司内置了可审计、确定性的工作流，以便对高风险决策而言，完全相同的输入会产生完全相同的输出。最后，人类仍然掌控哪些内容会被自动化，以及自动化独立性的程度到什么水平。
该公司并不把智能代理当作对分析师的替代。该设计让受监管且高风险的任务仍由人类决策者保持在环（参与）——同时让智能代理以更快速度处理充实（enrichment）、升级（escalation）和报告生成。
目前已在开发的早期用例包括多链（multi-chain）调查工作流：把数天的工作压缩到几分钟；自动化警报充实：在升级或撤销一条合规标记之前，从整个平台提取上下文；以及按需提供的结构化情报报告。团队也已使用智能代理为调查或合规工作流构建定制化网页应用，并在大型数据集上运行基于时间的交易识别。
开放源智能（OSINT）收集是另一个正在积极推进的用例：智能代理会收集并整理 OSINT，以补充正在进行的调查。该公司还描述了这样的部署方案：由一组智能代理监控链上活动、提出线索，并把结果交给人类采取行动。
Chainalysis 表示，智能代理将从今年夏天开始分阶段推出，先从调查与合规场景着手。公司预计，随着团队逐步使用这些工具，组织层面的更广泛采用会在之后展开，并且当团队把工具用起来时，新的区块链洞察类别也将不断出现。
这一时机反映了 Levin 直接提到的“军备竞赛（arms-race）”动态。公司认为，随着犯罪组织愈发依赖 AI 来扩大规模，针对他们开展工作的调查人员与合规团队需要同等的速度。
Chainalysis 没有公布定价细节，也没有点名在早期开发中使用智能代理的特定客户。该公司把这次公告定位为与其用户群开始合作的开端。Levin 表示：平台的未来将与客户一起共同建设，而不是在客户之前完成。
